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<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="smallsize">
        <h2>Regresión lineal generalizada</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-4E435A7B-8EC1-4020-9D92-DE88E8E8BBB1-web.png" alt="Diagrama del flujo de trabajo de Regresi&oacute;n lineal generalizada"></h2>
        <hr/>
    <p>Realiza una Regresi&oacute;n lineal generalizada 
(GLR) para generar predicciones o para modelar una variable dependiente en t&eacute;rminos de su relaci&oacute;n con un conjunto de variables explicativas. Esta herramienta se puede usar para ajustar modelos continuos (Gausiano), binarios (log&iacute;sticos) y de recuento (Poisson).
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="analysisType">
        <div><h2>Tipo de análisis</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Especifica el modo de funcionamiento de la herramienta. La herramienta puede ejecutarse para entrenar un modelo solo para evaluar rendimientos, o para entrenar un modelo y predecir entidades. Los tipos de predicci&oacute;n son los siguientes:
                <ul>
                    <li> <b>Ajustar un modelo para evaluar el rendimiento del modelo</b>: el modelo se ajustar&aacute; y aplicar&aacute; a los datos de entrada. Utilice esta opci&oacute;n para evaluar la precisi&oacute;n de su modelo antes de generar las predicciones en un dataset nuevo o para comprender las relaciones y los factores de la variable predicha. La salida de esta opci&oacute;n ser&aacute; un servicio de entidades con sus datos ajustados y diagn&oacute;sticos de modelo.
                    </li>
                    <li> <b>Ajustar un modelo y predecir valores</b>: se generar&aacute;n predicciones o clasificaciones para las entidades de entrada y las entidades de predicci&oacute;n. Se deben proporcionar variables explicativas tanto para las entidades de predicci&oacute;n como para las entidades que se desea predecir. La salida de esta opci&oacute;n ser&aacute; un servicio de entidades con su modelo ajustado a sus datos de entrada, un servicio de entidades de valores predichos y diagn&oacute;sticos de modelo.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="fit">
        <div><h2>Ajustar un modelo para evaluar el rendimiento del modelo</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Utilice este modelo si desea ajustar un modelo e investigue el ajuste.
            </p>
            <p>Con esta elecci&oacute;n, el modelo se entrenar&aacute; con una capa de entrada. Utilice esta opci&oacute;n para evaluar la precisi&oacute;n de su modelo antes de generar las predicciones en un dataset nuevo. Esta opci&oacute;n generar&aacute; diagn&oacute;sticos de modelo y aplicar&aacute; el modelo a sus datos de entrenamiento.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="fitAndPredict">
        <div><h2>Ajustar un modelo y predecir valores</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Utilice este modelo si desea ajustar un modelo y aplique el modelo al dataset para generar predicciones.
            </p>
            <p>Se generar&aacute;n predicciones o clasificaciones para las entidades. La salida de esta opci&oacute;n ser&aacute; un servicio de entidades, diagn&oacute;sticos de modelo y una tabla opcional de importancia variable.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="inputLayer">
        <div><h2>Elegir una capa a partir de la cual generar un modelo</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>La capa que contiene las entidades tabulares, de &aacute;reas, l&iacute;neas o puntos que a su vez contienen las variables explicativas y dependientes.
            </p>
            <p>Adem&aacute;s de elegir una capa en el mapa, puede elegir  <b>Elegir capa de an&aacute;lisis</b> en la parte inferior de la lista desplegable para examinar el contenido del dataset o la capa de entidades de un recurso compartido de archivos de big data. Si lo desea, puede aplicar un filtro en la capa de entrada o aplicar una selecci&oacute;n en capas alojadas que haya agregado al mapa. Los filtros y las selecciones solo se aplican al an&aacute;lisis. 
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="dependentVariable">
        <div><h2>Elegir el campo que se va a modelar</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>El campo num&eacute;rico que contiene los valores observados que se van a modelar y el tipo de valor que est&aacute; modelando. Puede modelar tres tipos de valores:
                <ul>
                    <li>Continuo: representa valores continuos. El modelo que se usa es Gausiano y la herramienta realiza una regresi&oacute;n de m&iacute;nimos cuadrados ordinarios.
                    </li>
                    <li>Binario: representa valores de presencia o ausencia. Los valores de este tipo deben ser 1 y 0. El modelo que se usa es Regresi&oacute;n log&iacute;stica.
                    </li>
                    <li>Recuento: es discreto y representa eventos, por ejemplo, recuentos de delitos, incidentes de enfermedades o accidentes de tr&aacute;fico. El modelo que se usa es Regresi&oacute;n Poisson. 
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="featuresToPredict">
        <div><h2>Elegir una capa para la que predecir valores</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Una capa con entidades que representan las ubicaciones donde se deben realizar los c&aacute;lculos. Cada entidad en este dataset debe incluir valores para todas las variables explicativas especificadas. La variable dependiente para estas entidades se calcular&aacute; con el modelo calibrado para la capa de entrada.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="explanatoryVariables">
        <div><h2>Elegir los campos explicativos</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Uno o varios campos que representan a las variables explicativas (campos) que ayudan a predecir el valor. Solamente estar&aacute;n visibles los campos num&eacute;ricos.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="explanatoryVariableMatching">
        <div><h2>Elegir la forma de concordar campos explicativos</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>El modo en que las variables correspondientes de la capa de entrada concordar&aacute;n con las variables de la capa de predicci&oacute;n. Solamente se incluir&aacute;n en la tabla las variables utilizadas para generar el modelo. &Uacute;nicamente pueden utilizarse valores num&eacute;ricos. 
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outputName">
        <div><h2>Nombre de capa de resultados</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p> El nombre de la capa que se crear&aacute;.  Si escribe en un ArcGIS Data Store, sus resultados se guardar&aacute;n en  <b>Mi contenido</b> y se agregar&aacute;n al mapa. Si escribe en un recurso compartido de archivos de big data, sus resultados se almacenar&aacute;n en el recurso compartido de archivos de big data y se agregar&aacute;n a su manifiesto. No se agregar&aacute;n al mapa. El nombre predeterminado se basa en el nombre de la herramienta y en el nombre de la capa de entrada. Si la capa ya existe, la herramienta fallar&aacute;.
            </p>
            <p>Los resultados devueltos depender&aacute;n del tipo de an&aacute;lisis. Si est&aacute; ajustando para evaluar el ajuste del modelo, los resultados contendr&aacute;n una capa del ajuste de los datos de entrada al modelo e informaci&oacute;n de resultado que eval&uacute;a el ajuste del modelo. Si est&aacute; ajustando y prediciendo, los resultados contendr&aacute;n una capa del ajuste de los datos de entrada al modelo, una capa de los resultados predichos e informaci&oacute;n de resultado que eval&uacute;a el ajuste del modelo.
            </p>
            <p>Cuando escriba en  ArcGIS Data Store (big data store espaciotemporal o relacional) con el cuadro desplegable  <b>Guardar el resultado en</b>, puede especificar el nombre de una carpeta de <b>Mi contenido</b> en la que se guardar&aacute; el resultado.
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
